3-8 前往農場前夕

「設定的方法有很多種，如果是已經知道群數的話，就可以設定k為該群數，讓k-means自己找出各群的中心點。如果不確定確切群數的話，可以用The Elbow Method，這個方法的看法有點像之前說的PCA，與PCA不同的是，x軸的數量指的分群的群數，而PCA指的是所要選用前幾個eigenvector的數量。看法一樣是觀察 轉折點 ，也就是看在某個點之後的y值變得比較平緩後，該點x就是建議k-means群數的k值。這邊的y軸指的是 在限定k群下每個點到最近的中心點的SSE(Sum of Square Error,也就是距離的平和) ，所以說當y的變化趨近不明顯時，表示再增加一個新的中心點時，不會有甚麼太大的效益。」飛哥仔細的說明著應用方式。

(參考下方網址資料，圖片好大不會改大小......)

「喔喔喔!原來是這樣啊，沒想到雖然跟PCA的圖很像，但是卻有不同的解釋意涵。」小博點頭道。

「對啊，還有其他方法可以檢定說k-means的k值用多少比較適合，對每個k值都能給出一個p-value。不過這部分的想法跟上面的方法比就是多了檢定的步驟，能給出統計上較客觀的說法。」飛哥拿著雞群的分布圖說明著。

「理解完的話就準備收拾行李吧!明天一大早還要坐車去南投呢!」飛哥催促著小博。

「好咧!我這就去收。」小博迅速的應答著。

小博一溜煙的跑進休息室，整理著資料跟行李，準備迎接明天的南投烏骨雞農場。

後記:鐵人賽接近尾聲，飛哥即將迎來最後一次的旅程，這次的烏骨雞農場會有甚麼發展，且看明日的文章!

資料參考:
https://medium.com/analytics-vidhya/how-to-determine-the-optimal-k-for-k-means-708505d204eb